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Identification of selection signatures involved in performance traits in a paternal broiler line / Identificação de assinaturas de seleção envolvidas com características de desempenho em uma linhagem paterna de frangos de corteAlmeida, Octávio Augusto Costa 19 February 2019 (has links)
Natural and artificial selection cause changes in certain regions of the genome resulting in selection signatures. Thus, is expected to identify genes associated with the traits under selection in such regions. Selection signatures may be identified using different methodologies, and some are based on detecting of contiguous sequences of homozygous identical-by-descent haplotypes, called runs of homozygosity (ROH), or estimating fixation index (FST) of genomic windows that indicates genetic differentiation. In our study, we aimed to identify selection signatures in a paternal broiler line and to investigate the genes annotated in these regions as well as the biological phenomena involved. For such purpose, ROH and FST-based analysis were performed using whole genome sequence of twenty eight chickens from two different generations. ROH analysis identified homozygous regions of short and moderate length. Analyzing ROH patterns it was observed regions commonly shared among some animals and changes in ROH abundance and length between the two generations. The results also suggests that WGS outperforms SNPchip data, however the number of individuals analyzed must be properly chosen. FST-based analysis revealed genetic differentiation in some genomic windows. Annotation of the consensus regions of ROH and FST windows counted for many genes of which some were previously associated with traits of economic interest, such as APOB, IGF1, IGFBP2, POMC, PPARG, and ZNF423. Overrepresentation analysis of the genes resulted in biological terms of skeletal muscle, matrilin proteins, adipose tissue, hyperglycemia and diabetes, Salmonella infections and tyrosine. Therefore, suggested that ancient and recent selection in TT line acted over regions affecting performance traits. / Identificação de assinaturas de seleção envolvidas com características de desempenho em uma linhagem paterna de frangos de corte Seleção natural e artificial causam mudanças em determinadas regiões do genoma, resultando em assinaturas de seleção. Assim, espera-se identificar genes associados às características sob seleção nessas regiões. Assinaturas de seleção podem ser identificadas usando diferentes metodologias, e algumas delas são baseadas na detecção de sequências contíguas de haplótipos homozigotos idênticos por descendência, chamados segmentos de homozigose (ROH), ou na estimativa do índice de fixação (FST) de janelas genômicas que indicam diferenciação genética. Em nosso estudo, objetivamos identificar assinaturas de seleção em uma linha paterna de frangos de corte e investigar os genes anotados nessas regiões, bem como os fenômenos biológicos envolvidos. Para tal propósito, as análises de ROH e FST foram realizadas usando dados de sequenciamento completo do genoma (WGS) de vinte e oito aves de duas gerações diferentes. A análise de ROH identificou regiões em homozigose de comprimentos curto e moderado. Analisando os padrões de ROH, foram observadas regiões comumente compartilhadas entre alguns animais e mudanças na abundância e no comprimento da ROH entre as duas gerações. Os resultados também sugerem que dados de WGS apresentam vantagens sobre os dados de SNPchip, porém o número de indivíduos analisados deve ser levado em consideração. A análise baseada em FST revelou diferenciação genética em algumas janelas genômicas. Anotação das regiões consenso de ROH e das janelas FST identificaram diversos genes, alguns dos quais já foram associados a características de interesse econômico, como APOB, IGF1, IGFBP2, POMC, PPARG e ZNF423. Análises de enriquecimento dos genes resultaram em termos biológicos de músculo esquelético, proteínas matrilinas, tecido adiposo, hiperglicemia e diabetes, infecções por Salmonella e tirosina. Portanto, sugerimos que a seleção ocorrida durante várias gerações na linha TT atuou sobre as regiões que afetam as características de desempenho destes animais.
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Imputação e estudos genômicos de bovinos Nelore / Imputation and genomic studies in bovine NeloreBernardes, Priscila Arrigucci 29 June 2018 (has links)
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Previous issue date: 2018-06-29 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) / Dentre as informações fornecidas pelas metodologias que utilizam marcadores do tipo polimorfismo de nucleotídeo único (SNPs), as de segmentos de homozigose (ROH) e de desequilíbrio de ligação têm colaborado para estudos de aplicação direta da informação genômica em populações de bovinos de corte, como em estudos de associação com cobertura ampla do genoma, de seleção genômica e de estrutura da população, dentre outros. Atualmente a imputação vem sendo utilizada principalmente para reduzir custos com a genotipagem dos animais e pode ser utilizada combinando informações genômicas de diferentes painéis. Para que dados imputados sejam utilizados de forma eficiente, é necessário que a imputação tenha sido implementada de forma que todos os animais tenham seus genótipos inferidos com elevada acurácia. No entanto, esta é verificada apenas se houver o genótipo real para avaliar a confiabilidade do genótipo imputado. Dessa maneira, os objetivos deste trabalho foram: (1) estudar a imputação de painéis comercial e customizados de baixa densidade para painéis de alta densidade (Illumina e Affymetrix), assim como para um painel combinado (Illumina + Affymetrix) para bovinos da raça Nelore, e estudar o desequilíbrio de ligação e conformação de blocos de haplótipos antes e após a imputação; (2) estudar estratégias para predição da acurácia de imputação, utilizando redes neurais artificiais e regressão linear múltipla; (3) estudar os segmentos de homozigose e, com isso, a endogamia presente em uma população de bovinos da raça Nelore, assim como identificar os genes presentes nos segmentos de homozigose mais frequentes na população. Os estudos de ROH foram realizados com utilização de informações de 34 touros de diferentes linhagens e suas progênies, totalizando 809 animais genotipados da raça Nelore com informação de 509.107 SNPs (Illumina). Para as análises de imputação e de predição da acurácia de imputação foram utilizados os mesmos animais, sendo que 93 destes também foram genotipados com o painel “Axion Genome-Wide BOS 1 Array Plate”. A partir dos resultados das análises de imputação demonstrou-se que o uso combinado de painéis pode ser uma alternativa para aumentar a densidade e o número de bloco de haplótipos, aumentando a probabilidade de obter um marcador próximo a um QTL de interesse. Além disso, essa estratégia indica que a escolha de SNPs em comum entre os painéis de alta densidade (Ilumina e Affymetrix) pode ser utilizada para customizar um painel de menor densidade, permitindo elevar a acurácia de imputação do painel da Illumina e Affymetrix. Na análise de predição da acurácia de imputação, a utilização de redes neurais artificiais foi mais eficiente comparada ao modelo de regressão linear múltipla, podendo ser utilizada com esta finalidade. A partir dos resultados das análises de ROH observou-se que a população encontra-se com baixo nível de endogamia, no entanto os reprodutores apresentaram maior valor de endogamia comparado a progênie, o qual somado a presença de segmentos de homozigose mais longos nestes animais podem indicar que tenha ocorrido intensa utilização de poucos reprodutores nas gerações mais recentes em algumas famílias. / Among all the information provided by methodologies that use single nucleotide polymorphism (SNPs), the runs of homozygosity (ROH) and linkage disequilibrium have been used for studies that explore genomic information in beef cattle population, as the genome-wide association, genomic selection, the structure of population and others. Nowadays, the imputation is used in these studies to reduce genomic costs and this also can be used combining genomic information from different panels. The animals used to be imputed should present genotypes inferred with high accuracy to allow the use imputed genotypes in other studies. However, the accuracy is verified only if there is a real genotype to evaluate the imputed genotype. Therefore, this study aimed: (1) Evaluate imputation of commercial and customized low density panels to high density panels (Illumina and Affymetrix), as well as to a combined panel (Illumina + Affymetrix) in Nelore beef cattle, and estimating linkage disequilibrium and haplotype blocks conformation to high density panels individually and after imputation; (2) Study a strategy to predict imputation accuracy using artificial neural network and linear regression; (3) Study runs of homozygosity and inbreeding in a populations from Nelore beef cattle, as well as identify genes present in ROH with high frequency in population. For ROH studies were used 34 bulls from different lines and the progeny, totalizing 809 Nelore animals genotyped with information of 509.107 SNPs (Illumina). The imputation analysis and imputation accuracy prediction used the same animals, wherein 93 were also genotyped with Axion Genome-Wide BOS 1 Array Plate. The imputation analysis demonstrates that the combined panels used from different panels can be considered due to increasing the density and number of haplotype blocks, increasing the probability to find a marker close to an important QTL. Furthermore, this strategy indicates that the choice for common SNPs between high-density panels Illumina and Affymetrix to customize a lower density panel can increase the imputation accuracy to Illumina and Affymetrix. The prediction of imputation accuracy analysis showed that the neural network is more efficient compared to linear regression, and could be used for this purpose. The results from ROH analysis showed low population inbreeding, however the sires presented higher inbreeding compared to progenies and longer runs of homozigosity, which suggest that has occurred intense use of few sires in recent generations in some families. / FAPESP: 2015/25096-6 e 2016/22940-3.
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Estrutura genômica de uma população de suínos base Landrace / Genomic structure of admixed Landrace pig populationJoaquim, Letícia Borges [UNESP] 22 February 2016 (has links)
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Previous issue date: 2016-02-22 / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) / Os painéis de marcadores de alta densidade têm demonstrado a sua funcionalidade nos estudos de estrutura da população e conservação genética. Esses painéis permitem avaliar similaridades no padrão do desequilíbrio de ligação em toda população, assim como informações sobre parentesco da população. Segmentos de homozigose são utilizados como indicativo da estrutura da população e fornecem informações sobre o histórico demográfico e eventos de endogamia da mesma. O objetivo deste trabalho foi estudar a estrutura genômica de uma linhagem sintética base Landrace por meio de (i) análises de desequilíbrio de ligação; (ii) estimação do coeficiente de endogamia utilizando dados genômicos e de pedigree; (iii) análise do número e tamanho de segmentos de homozigose e (iv) determinação da estratificação da população. Foram utilizados registros de 300 fêmeas e 25 machos de uma linhagem fêmea sintética base Landrace genotipados com o painel Illumina PorcineSNP60 v2 BeadChip. A edição dos dados foi realizada no programa PLINK v.1.9 para remoção de marcadores SNPs (“Single Nucleotide Polymorphism”) que falharam em mais de 10% das amostras (“call rate”) e amostras que falharam em mais de 10% dos marcadores. A extensão do desequilíbrio de ligação foi avaliada entre todos os pares SNPs adjacentes presentes nos cromossomos autossômicos por meio da medida r2. O coeficiente de endogamia foi calculado usando registros de pedigree e de dados genômicos. Os segmentos de homozigose foram detectados para os cromossomos autossômicos com o programa computacional PLINK v.1.9, considerando pelo menos 50 SNPs homozigotos dentro de tamanho mínimo de 1.000 Kb por animal, permitindo um SNP heterozigoto e um SNP faltante/perdido dentro de uma janela de 50 SNPs. Os segmentos de homozigose detectados foram utilizados para cálculo do coeficiente de endogamia genômica e como indicativo do histórico da população. A estratificação da população foi avaliada utilizando análises de componentes principais e pelo modelo de ancestralidade por metodologia bayesiana aplicado no programa STRUCTURE. Na análise de ancestralidade foram testados valores de K (número de “clusters”) variando de um a oito usando período de burn-in de 1.000 iterações e Cadeia de Markov e Monte Carlo de 10.000 iterações. As análises foram repetidas dez vezes para cada K e a determinação do melhor número para K foi estimada utilizando a estatística Delta K. O valor médio de r² encontrado para todos os SNPs adjacentes que estão a uma distância menor que 100 Kb foi de 0,291 ± 0,312. Os coeficientes de endogamia médios obtidos a partir dos segmentos de homozigose e de registros de pedigree foram de 0,119 e 0,00011, respectivamente. A baixa correlação (r<0,04) encontrada entre os coeficientes de endogamia pode ser explicada pelo efeito de recombinação gênica sobre aqueles estimados a partir dos segmentos de homozigose que não é considerada nas estimativas obtidas à partir de registros de pedigree e devido aos erros de identificação dos animais no pedigree. A identificação de um grande número de longos segmentos de homozigose pode ser indicativa de endogamia recente na população estudada. O estudo da estratificação da amostra indicou que a mesma estaria dividida em duas populações (k=2), sendo que a separação pode ser explicada pelo cruzamento entre as raças ocidentais e orientais utilizadas na formação da linhagem. Os dados de genotipagem permitiram concluir que a população estudada possui endogamia recente, sugerindo-se que seja priorizado acasalamento entre indivíduos menos aparentados para assegurar a manutenção da diversidade genética. / High-density single nucleotide polymorphism (SNP) panels have been used in genomic studies, such as population structure and conservation genetic studies. These panels allow to assess similarities in the patterns of linkage disequilibrium across populations and to estimate relatedness between populations. Runs of homozygosity are used as indicative of population structure and it provides information about demographic history and recent inbreeding. The aim of this study was to describe the genomic structure of a synthetic Landrace line by (i) linkage disequilibrium (LD) analyses; (ii) inbreeding estimates through pedigree and genomic data; (iii) analysing the number and length of runs of homozygosity (ROH); and (iv) determination of population structure. A total of 300 females and 25 males from synthetic Landrace line were genotyped using Illumina PorcineSNP60 v2 BeadChip. Data editing was performed using PLINK v.1.9. The SNPs and samples with a call rate lower than 0.90 were excluded from the data set. Only the autosomal chromosomes were considered for LD an ROH analyses. The LD between all pairs of SNPs were measured by the means of the genotype correlation coefficient (r²) and it determined the decay of LD with physical distance. The coefficient of inbreeding was calculated using genomic and pedigree data. ROH were detected using PLINK v.1.9 considering the follow parameters: a minimum ROH of 50 SNPs with a minimum length of 1000 (Kb), one heterozygous SNP and one missing SNP were allowed within the sliding window of 50 SNPs. The individual genomic inbreeding and population history were identified from estimated ROH. The population structure was evaluated using principal component analysis and Bayesian admixture model. The number of clusters (K) was tested from two to eight considering a burning period of 1,000 followed by 10,000 Markov chain Monte Carlo repetitions and replicated ten times for each K. The best K was estimated using the Delta K statistic. For all SNPs adjacent less than 100 kilobase (kb) apart, the average r2 was 0.291 ± 0.312. The average inbreeding coefficient, calculated by ROH and pedigree analyses, were 0.119 and 0.00011, respectively. The low correlation between the inbreeding coefficients can be justified by the genetic recombination effect over those estimated from runs of homozygosity that were no considered on the estimates from the traditional pedigree. The high number of long ROH is an evidence of recent inbreeding in this population. The population structure analysis revealed K=2 was the best number of clusters and separation. This result can be explained by the crossbreeding between the Eastern and Western breeds used in the formation of the line. The genotyping data helped confirm that the inbreeding in the studied population is recent, which suggests that mating between individuals less related occurred to ensure the maintenance of genetic diversity.
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